Notice bibliographique
Résumé
It has long been known that gene regulation is mostly achieved via protein-nucleic acid interactions. However, the role of RNA factors in gene control has been recently growing given the implication of new RNA-based gene regulation mechanisms such as microRNAs and related short-interfering RNAs gene expression inactivation mechanisms. Recent studies have demonstrated that the involvement of RNA in fundamental gene-control processes is even more extensive. Prokaryotic messenger RNAs carry highly structured domains known as riboswitches within their 5'-untranslated regions. Each riboswitch is able to bind with high specificity their cellular target metabolite, without the involvement of a protein cofactor. Upon metabolite binding, the messenger RNA undergoes structural change that will ultimately lead to the modulation of its genetic expression. Riboswitches can alter gene expression at the level of transcription attenuation or translation initiation, and can up- or down-regulate gene expression by harnessing appropriate changes in the mRNA structure. Here, we provide an overview of the adenine riboswitch, one of the smallest riboswitch and one of the few that activates gene expression upon ligand binding. Several crystal structures have been obtained for the ligand-binding domain of this riboswitch providing us with an unprecedented glimpse about how riboswitches use their ligand to regulate gene expression. Moreover, mechanistic studies have recently shed light on the transcriptional regulation mechanisms of the adenine riboswitch suggesting that riboswitches may rely on the kinetics of ligand binding and the speed of RNA transcription, rather than simple ligand affinity. Riboswitches are particularly interesting because RNA-ligand interactions are potentially very important in the elaboration of antimicrobial agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,146 | 0,099 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».